實現最終一致的分佈式體系結構變得非常痛苦。有大量的博客文章講述如何做到這一點，但沒有展示（代碼）如何實際做到這一點。Spring雲流Kafka - 最終一致性 - Kafka自動重試未確認的消息（使用autocommitoffset = false時）
我正在遭受的一個方面是不得不處理手動重試消息時，他們還沒有被ack'd。
例如：我的訂單服務向卡夫卡發送了付款事件。支付服務訂閱了它，處理它，付款行或付款失敗回答
要求支付：
Order Service ----Pay event----> Kafka ----Pay Event ----> Payment Service付款方式確定： - >
Payment Service ----Payment ok event ----> Kafka ----Payment ok Event ----> Order Service方式失敗 - >
Payment Service ----Payment failure event ----> Kafka ----Payment failure Event ----> Order Service
問題是：
我確實知道何時通過使用同步發送將消息發送給Kafka。但是，我必須知道付款服務已經處理了付款的唯一方法是通過預期回答事件（Payment ok | Payment failure）。
這迫使我在訂單服務器中實施重試機制。如果在一段時間內沒有得到答案，請重新嘗試新的Pay事件。
更重要的是，這也迫使我在付款服務中處理重複的郵件，以防他們實際處理，但答案沒有得到訂購服務。
我在想，如果消費者沒有確認消息的新偏移量，卡夫卡是否有內置的機制來發送重試。
在春季雲流，我們可以設置一個autoCommitOffset屬性設置爲false和處理在消費的偏移ACK：
@StreamListener(Sink.INPUT)
public void process(Message<?> message) {
Acknowledgment acknowledgment = message.getHeaders().get(KafkaHeaders.ACKNOWLEDGMENT, Acknowledgment.class);
if (acknowledgment != null) {
System.out.println("Acknowledgment provided");
acknowledgment.acknowledge();
}
}
如果我們不執行，會發生什麼acknowledgment.acknowledge();的訊息是自動重發由卡夫卡給這個消費者？
如果可能的話，我們就不需要手動重試任何更多，可以做這樣的東西：
Paymen服務：
@Autowired
private PaymentBusiness paymentBusiness;
@StreamListener(Sink.INPUT)
public void process(Order order) {
Acknowledgment acknowledgment = message.getHeaders().get(KafkaHeaders.ACKNOWLEDGMENT, Acknowledgment.class);
if (acknowledgment != null) {
paymentBusiness(order);
//If we don't get here because of an exception
//Kafka would retry...
acknowledgment.acknowledge();
}
}
如果這是可能的，是怎樣的重試周期。在Kafka中配置？
在最壞的情況下（也是最有可能的）情況下，這不受支持，我們必須手動重試。你知道使用Kafka處理最終一致性的Spring Cloud Stream應用程序的真實例子嗎？